Número do Painel
Autor
Instituição
UFSC
Tipo de Bolsa
PIBITI/CNPq
Orientador
CRISTIAN CECHINEL
Depto
COORDENADORIA ESPECIAL INTERDISCIPLINAR EM TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO / CIT/CTS/ARA
Centro
CENTRO CIÊNCIAS,TECNOLOGIAS E SAÚDE
Laboratório
CrIE
Grande Área / Área do Conhecimento
Ciências Exatas e da Terra /Ciências Exatas e da Terra
Sub-área do Conhecimento
Ciência da Computação
Titulo
Implementação de visualizações de interações em plugin Moodle para predição de estudantes em risco
Resumo

Com o aumento da utilização de aprendizado suportado pelo computador, a área de Learning Analytics (LA) ganha espaço no ensino superior. Esta área inclui coleta de dados relacionados ao aprendizado, tais como número de acessos, notas, frequência e respostas a tarefas online. Os dados de aprendizado são usados para inferir alunos que estejam em risco de reprovar ou abandonar o curso, fornecendo um feedback ao professor por meio de gráficos ou informações diretas e indiretas a partir desses dados. O algoritmo usado para prever, com um certo nível de precisão, estudantes que estejam  em risco de reprovar foi o AdaBoost e a maior parte dos gráficos foram implementados pelos próprios bolsistas utilizando-se do conceito de Server-Side Rendering. Para que o professor ofereça suporte ao aluno antes que ele tenha maiores problemas no aprendizado, o serviço de LA apresenta informações relevantes por meio de um plugin no Moodle. O projeto, com o nome de Moodle Analytics Dashboard 2 (MAD2), foi desenvolvido com base nos resultados do trabalho de 2019 autointitulado "Predicting Students Success in Blended Learning—Evaluating Different Interactions Inside Learning Management Systems", de Luiz Antonio Buschetto Macarini e demais coautores.

Link do Videohttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/226591
Palavras-chave
Dashboard, Mineração de Dados Educacionais, Visualização de Dados, Analíticas de Aprendizagem
ColaboradoresCaio Blumer Barrozo
Mateus de Freitas dos Santos
Vinicius Faria Culmant Ramos

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